我使用Pandas创建了一个训练数据集，打算用于回归机器学习算法。

在创建Pandas数据框时，数据是以不同的时间间隔记录的，我需要对Pandas数据框执行.fillna(method = 'ffill').fillna(method = 'bfill')操作。这是在执行fillna之前的数据集样子

2018-03-14 23:00:02.801000-05:00    NaN NaN NaN NaN 91.1426 NaN NaN NaN2018-03-14 23:00:02.815000-05:00    NaN NaN NaN NaN NaN 70.0    NaN NaN2018-03-14 23:00:02.828000-05:00    NaN NaN NaN NaN NaN NaN 100.0   NaN2018-03-14 23:00:02.842000-05:00    NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 63.47882018-03-14 23:00:06.663000-05:00    NaN NaN 162.1682    NaN NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:00:06.716000-05:00    NaN NaN NaN 29.5647 NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:15:01.853000-05:00    NaN 0.002791    NaN NaN NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:15:01.866000-05:00    81.6872 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:15:02.871000-05:00    NaN NaN NaN NaN 90.8571 NaN NaN NaN2018-03-14 23:15:02.884000-05:00    NaN NaN NaN NaN NaN 70.0    NaN NaN2018-03-14 23:15:02.897000-05:00    NaN NaN NaN NaN NaN NaN 100.0   NaN2018-03-14 23:15:02.910000-05:00    NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 63.41512018-03-14 23:15:06.563000-05:00    NaN NaN 159.4302    NaN NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:15:06.611000-05:00    NaN NaN NaN 29.4285 NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:30:01.834000-05:00    NaN 0.002786    NaN NaN NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:30:01.847000-05:00    81.8787 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:30:02.845000-05:00    NaN NaN NaN NaN 90.3730 NaN NaN NaN2018-03-14 23:30:02.858000-05:00    NaN NaN NaN NaN NaN 70.0    NaN NaN2018-03-14 23:30:02.870000-05:00    NaN NaN NaN NaN NaN NaN 100.0   NaN2018-03-14 23:30:02.883000-05:00    NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 63.34312018-03-14 23:30:06.556000-05:00    NaN NaN 168.4906    NaN NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:30:06.616000-05:00    NaN NaN NaN 29.1521 NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:45:01.819000-05:00    NaN 0.002791    NaN NaN NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:45:01.842000-05:00    82.0446 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:45:02.816000-05:00    NaN NaN NaN NaN 90.5178 NaN NaN NaN2018-03-14 23:45:02.829000-05:00    NaN NaN NaN NaN NaN 70.0    NaN NaN2018-03-14 23:45:02.842000-05:00    NaN NaN NaN NaN NaN NaN 100.0   NaN2018-03-14 23:45:02.858000-05:00    NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 63.26762018-03-14 23:45:06.535000-05:00    NaN NaN 162.7722    NaN NaN NaN NaN NaN2018-03-14 23:45:06.582000-05:00    NaN NaN NaN 28.3280 NaN NaN NaN NaN

这是执行fillna后的数据集。最终我想要的是每15分钟只有一个条目的训练数据集。是否有人知道在Python中是否可以只取15分钟时间条目的第一行并丢弃其余部分？如果你注意到数据中23:00有六个条目，23:15有八个条目…我已经将数据以CSV格式上传到下面的Github账户，文件名为McheLrn.csv，如果有人想查看的话。

数据框还使用df[df.index.minute.isin([0,15,30,45])]过滤了15分钟的时间戳，以确保只有15分钟的时间间隔

2018-03-14 23:00:02.801000-05:00    81.6381 0.002791    165.7452    29.6716 91.1426 70.0    100.0   63.54612018-03-14 23:00:02.815000-05:00    81.6381 0.002791    165.7452    29.6716 91.1426 70.0    100.0   63.54612018-03-14 23:00:02.828000-05:00    81.6381 0.002791    165.7452    29.6716 91.1426 70.0    100.0   63.54612018-03-14 23:00:02.842000-05:00    81.6381 0.002791    165.7452    29.6716 91.1426 70.0    100.0   63.47882018-03-14 23:00:06.663000-05:00    81.6381 0.002791    162.1682    29.6716 91.1426 70.0    100.0   63.47882018-03-14 23:00:06.716000-05:00    81.6381 0.002791    162.1682    29.5647 91.1426 70.0    100.0   63.4788

https://github.com/bbartling/Data

回答：

使用groupby和head这样的方法，可以返回第一行

df.groupby(df[1].str[:16]).head(1)Out[426]:                                   1        3         4         5        6   \0   2018-03-14 23:00:02.815000-05:00  81.6381  0.002791  165.7452  29.6716   5   2018-03-14 23:15:01.853000-05:00  81.6381  0.002791  162.1682  29.5647   13  2018-03-14 23:30:01.834000-05:00  81.6872  0.002786  159.4302  29.4285   21  2018-03-14 23:45:01.819000-05:00  81.8787  0.002791  168.4906  29.1521            7     8      9        10  0   91.1426  70.0  100.0  63.5461  5   91.1426  70.0  100.0  63.4788  13  90.8571  70.0  100.0  63.4151  21  90.3730  70.0  100.0  63.3431